元数据管理落地实施流程方案（增强版）

适用对象：数据治理专员、元数据平台开发、数仓工程师
核心原则：先核心后边缘、先自动后人工、先绑定后扩展
目标：6个月内实现核心业务域元数据覆盖率 ≥90%，血缘准确率 ≥95%

🧭 总体流程图（5大阶段）

[阶段1] 准备工作（治理前必做）
       ↓
[阶段2] 元数据采集与建模（自动+人工）
       ↓
[阶段3] 业务-技术语义绑定（关键！）
       ↓
[阶段4] 血缘构建与规则联动
       ↓
[阶段5] 上线监控与持续治理

[阶段1] 准备工作（治理前必做）
       ↓
[阶段2] 元数据采集与建模（自动+人工）
       ↓
[阶段3] 业务-技术语义绑定（关键！）
       ↓
[阶段4] 血缘构建与规则联动
       ↓
[阶段5] 上线监控与持续治理

📌 阶段1：准备工作（治理前必做）

✅ 输入

• 《数仓建模体系》中的核心实体清单（企业、联系人、专利等）
• 《业务域划分清单》（来自建模流程阶段1）
• Doris 集群连接信息、JDBC 权限
• 《团队建模规范.md》（命名、字段规范）

✅ 输出

• 《元数据采集范围清单.xlsx》
• 《核心字段绑定优先级表.xlsx》
• 《元数据平台接入方案.md》

🛠 操作步骤

1. 划定采集范围：
   • 必采：ODS → ADS 全链路表（按业务域筛选）
   • 优先：DWD/DWT/ADS 核心表（如 dwd_company_base_full）
2. 识别核心字段：
   • 高频使用字段（company_name, status_code）
   • 敏感字段（phone, id_card）
   • 码值字段（tag_codes, source_codes）
3. 制定绑定策略：
   • 强绑定：核心业务字段（必须关联业务术语）
   • 弱绑定：技术字段（如 etl_time，可豁免）

⚠️ 避坑指南：
❌ 不要试图“全量采集所有字段” → 资源浪费、维护成本高
✅ 聚焦“业务可解释、质量可校验、血缘可追踪”的字段

🧱 阶段2：元数据采集与建模

✅ 目标

• 自动采集技术元数据（表结构、字段类型）
• 人工补全管理元数据（owner、data_level）
• 构建元模型（库/表/字段/术语/血缘）

🔧 操作步骤（4步法）

💡 增强点：

• 利用《建模工具包》中的《DWD字段筛选清单.xlsx》反向生成“应绑定字段清单”
• 敏感字段自动打标 data_level = "L3"（依据《脱敏策略说明》）

🔗 阶段3：业务-技术语义绑定（治理核心！）

✅ 目标

• 每个核心字段关联一个业务术语（如 company_name → “企业名称”）
• 业务术语定义清晰，含规则（如“有效客户 = 近1年有交易”）

🔧 操作步骤

1. 复用建模成果：
   • 从《清洗规则表.xlsx》提取业务规则 → 填入 d_rule / q_rule
   • 从《码值字典文档》提取枚举值 → 填入 definition
2. 人工对齐业务：
   • 与业务方确认术语定义（避免“客户”多义）
   • 在元数据平台中创建业务术语（按《01元数据管理》模型）
3. 批量绑定：
   • 通过 field_id ↔ term_id 外键关联
   • 支持“一词多义”（同一术语在不同业务过程有不同定义）

✅ 交付物：

• 《业务术语定义清单.xlsx》
• 元数据平台中“字段-术语”绑定关系

🕸 阶段4：血缘构建与规则联动

✅ 目标

• 构建 L1（表级） + L2（字段级）血缘
• 将治理规则绑定到字段，触发质量检查

🔧 操作步骤

1. 血缘解析：
   • 从 DolphinScheduler 任务 SQL 中解析来源表/字段
   • 写入 table_lineage / field_lineage 表
2. 规则绑定：
   • 基于元数据自动推荐规则（如 phone → “手机号格式校验”）
   • 人工确认后写入《02治理规则管理》的 rule_binding 表
3. 联动质量：
   • 调度任务自动执行规则（按《03数据质量管理》流程）
   • 问题数据生成工单，闭环处理

📌 关键检查：

• 血缘是否覆盖 dwd → dwt_enhanced → ads 链路？
• 码值字段是否绑定“枚举值合规率=100%”规则？

🚀 阶段5：上线监控与持续治理

✅ 上线 Checklist

• 元数据采集任务配置（每日增量）
• 核心字段绑定率 ≥90%
• 血缘图谱可可视化（支持影响分析）
• 质量规则已生效（空值率、枚举值等）
• 通知下游：元数据平台 URL、使用指南

📊 监控指标

🔄 持续治理机制

• 月度审计：检查术语定义是否过时、规则是否失效
• 变更联动：当建模新增字段 → 自动触发元数据补全流程
• 问题反哺：质量工单闭环后，优化元数据定义或规则

💡 总结：新人也能做好元数据治理

• 有流程：5阶段、4步法，步步清晰
• 有模板：采集清单、绑定表、Checklist，直接套用
• 有联动：与建模、规则、质量无缝衔接
• 有重点：先核心字段，后边缘；先自动采集，后人工补全
• 有闭环：从采集 → 绑定 → 血缘 → 规则 → 质量 → 优化

📣 口诀（新人必背）：
元数据要先采准，核心字段强绑定；
业务术语定规则，血缘清晰可追踪；
规则质量紧联动，治理闭环靠流程！

你可以将此方案保存为 《元数据管理落地实施流程方案（增强版）.md》，作为《01元数据管理.docx》的配套执行手册，与你的建模流程方案并列使用，形成“建模有流程，治理也有流程”的完整体系